基于Matlab的图像去噪算法的研究...

2011级毕业设计（论文）
基于MATLAB的图像滤波中值算法研究
年级: 2011级
学号:
姓名:
专业:电子信息工程
指导老师：
二零一五年六月
\\
摘要
觉效果，妨碍了人们的正常识别，严重时会影响图像中的有用信息。

所以，消除图像采集和传输过程中产生的噪声,降低噪声对原图像的干扰，提高图像质量，增强图像视觉效果，成为了数字图像处理领域里的重要部分。

本文首先对噪声的几种类型进行了介绍，重点讨论了几种经典的图像去除噪声的滤波算法，然后本文主要研究分析均值滤波法、中值滤波法、维纳滤波法，并进行相应的仿真。

对图像处理应用时的常用函数及其主要用法进行分析,详细阐述了这三种去噪算法原理及特点，最后运用Matlab软件对多张图片进行仿真去噪，并对去噪效果进行评价与分析。

并在此基础上，提出了一种改进的中值滤波去噪方法.
关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；维纳滤波
程序代码抠叩82 192 8248
Abstract
The digital image in the formation transmission and recording process is often polluted by various noises, affect the visual effects of the image, and impede the normal people’s recognition, seriously affecting the useful information of a
image。

Therefore, eliminate the noise of image acquisition and transmission processing, reduce the noise disrupt original image， improve image quality，enhance the visual effect of the image, has become an important part of the field of digital image processing。

In this paper, firstly, several types of noise were introduced， emphasis on discussing several classical filter algorithm for image denoising， and then this paper focuses on the analysis of the average filtering, median filtering, Wiener filtering denoising， and the corresponding simulation。

The common function of image processing applications and usage analysis， elaborated the principle and characteristics of this three image denoising method, finally using Matlab software to simulate some map of noise to image denoising， evaluate and analysis the effect of denoising. On this basis,an improved median filtering denoising method are proposed.
Keywords：Image denoising; Average filtering； Median filtering;Wiener filtering
目录
摘要 (I)
Abstract .................................................................. I I 第1章绪论 (1)
1。

1本设计的背景和意义 (1)
1。

2本设计的主要方法和研究进展 (1)
1。

3本文主要工作 (1)
第2章 Matlab简介 (2)
2。

1 Matlab概况 (2)
2.2 Matlab发展过程 (3)
2.3 Matlab的语言特点 (3)
2.4 MATLAB常用方法及其函数 (3)
2。

5本章小结 (4)
第3章图像去噪理论与技术 (4)
3。

1图像噪声概述 (4)
3.1。

1图像噪声的来源 (4)
3。

1。

2噪声的类型 (5)
3.2均值滤波算法 (6)
3.3中值滤波算法 (8)
3.4维纳滤波算法 (9)
3.5本章小结 (10)
第4章基于Matlab的图像去噪算法仿真 (10)
4。

1 均值滤波的仿真 (11)
4.2 中值滤波的仿真 (11)
4.3 维纳滤波的仿真 (12)
4。

4 几种去噪方法的比较分析 (12)
4。

5 本章小结 (13)
第5章改进的中值滤波算法 (14)
5。

1 改进算法的提出 (14)
5。

2 算法实现与原理分析 (14)
5。

2。

1 噪声检测 (15)
5.2.2 噪声去除 (16)
5。

3 仿真实验与结果分析 (16)
5.4 本章小结 (18)
结论与展望 (19)
致谢 (19)
参考文献 (20)
附录 (21)
程序代码抠叩82 192 8248
第1章绪论
1.1本设计的背景和意义
在步入了信息化时代的今天，人们每天都要处理各类信息,在对各种各样信息的处理中计算机担当着重要的角色。

百闻不如一见,对于绝大多数的事物和场景，往往一幅图像就可表述清楚，图像在信息传播中的作用越来越大。

然而人们在数字化设备中接收的图像，多多少少会受到噪声的影响，噪声有时对图像携带的信息是致命的，这就需要对图像进行滤波等操作使电子设备中接收的图像能够被人识别。

图像分割、边缘检测、模式识别、特征提取这些图像处理操作由于噪声的存在，迫使人们从各种角度提高图像的质量［1］。

因此对数字图像进行必要的滤波处理变得势在必行.
图像去噪做得好可以帮助我们有效地还原图像，使我们更方便地发现我们所需要的图像信息.现阶段图像去噪已经在生活的方方面面带来影响，帮助我们解决无数难以解决的难题。

通过对普通的去噪算法进行优化改进，以增强人们的视觉读取，恢复图像的原有信息，降低图像噪声对原图像的影响,具有重要的研究意义。

1.2本设计的主要方法和研究进展
本文在大量阅读文献的基础上通过使用MATLAB软件进行仿真实验，并总结每种去噪方法的优缺点。

并针对噪声检测提出新的改进的滤波算法，通过努力,达到最终目的，能更好地还原含有高密度噪声图像，最大限度地去除噪声。

因为图像去噪是很多技术实现的前提，现今图像去噪技术走在了科学研究的前沿，发展速度非常快。

图像去噪既有多种经典算法，也存在像模拟退火法等改进的算法［2]。

这种方法取得了不错的去噪效果，但存在的一些问题也暴露的非常明显，它对运算有着极高的要求，费时费力。

之后也有许多研究者提出了新的改进算法，到现在的有些非线性滤波方法如各向异性扩散法、正则化方法、最小能量泛函方法已卓见成效[3］。

中值滤波算法对去除椒盐噪声最为有效，是一种非线性平滑技术，它以排序理论为基础,通过对像素中值的提取和替换来进行图像去噪［4]。

但是它也存在一些明显的缺点，在对一些类似于棱角细线的细节处理中，效果不好，容易造成细节的损坏。

大量的研究者针对传统的中值滤波算法的缺点，对中值滤波进行了大量的改进和优化，也取得了明显的效果。

这些算法通过不同角度达到了有效去除噪声的效果，同时也对图像细节以及边缘信息的保护做的很好［5］。

但是在对细节较为丰富的图像处理中，容易将非噪声点误认为噪声点进行去噪处理，对图像的去噪效果带来很大的影响.另外在去除含有高密度噪声的图像中，大部分算法处理效果一般,在图像处理中依然是个难点。

1.3本文主要工作
本文通过对国内外去噪算法的相关资料进行研读分析,学习了解图像处理的基本知识，寻找解决问题的最佳方法。

对均值、中值及维纳滤波这三种算法进行原理剖析,对其去噪过
程进行研究分析和讨论.
之后对滤波算法使用MATLAB软件进行仿真，通过观察仿真效果图，对比并总结每种方法的优缺点。

对中值滤波算法进行研究时，首先明确传统函数去噪的基本原理，分析各自的优缺点，然后在传统去噪算法的基础上进行改进，提出新的噪声点检测方法,避免噪声的漏检，增强图像的质量.
本论文主要内容安排如下：
第1章绪论部分，对当前图像去噪的发展背景以及研究意义进行叙述
第2章 Matlab简介：介绍软件Matlab的基本概况及常用函数的用法。

第3章图像去噪理论与技术:对图像噪声进行概述并从各方面对噪声分类,了解噪声产生的原因和特性.对均值、中值及维纳滤波法的去噪原理及特点进行了详细阐述.
第4章进行去噪算法仿真：对几种去噪算法分别用Matlab软件编写仿真代码，对一张彩色图片进行灰度变化后加噪处理，包含添加高斯和椒盐噪声，然后进行去噪处理,并对去噪效果进行分析比较.
第5章改进的滤波算法：对传统的中值滤波进行优化，提出新的噪声检测方法,并进行仿真对比，对结果进行分析。

第6章工作总结及展望。

第2章 Matlab简介
2.1 Matlab概况
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称,主要包括MATLAB和Simulink 两大部分［20]。

在1983年由mathworks公司正式推出的高科技计算环境，其版本目前已更新到7.1版，随着其版本的更新，软件功能不断增加.在当今数学类科技应用软件中处于先进。